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问分数计算耗时太长:避免循环- python
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Stack Overflow用户

提问于 2021-03-03 22:12:59

回答 1查看 78关注 0票数 1

我是刚接触python的人，我需要您的帮助。

我有三个矩阵，特别是：

矩阵M(矩阵类: scipy.sparse.csc.csc_matrix)，维数:N；
矩阵G(矩阵类: numpy.ndarray)，维数:C；
矩阵L(矩阵类: numpy.ndarray)，维数:T.

其中:n= 10000，C= 1000，T= 20。

我想计算一下，这个分数：

我尝试使用两个for循环，一个用于i-index，另一个用于c。此外，我使用一个dot乘积来得到方程中的最后一次和。但是我的实现需要太多的时间才能给出结果。

这就是我所实施的：

    score = 0.0
    for i in range(N): 
        for c in range(C):
            Mic = M[i,c]
            score += np.outer(Mic,(np.dot(L[:,i],G[c,:])))

有办法避免两个for循环吗？

提前谢谢你！

最好的

for-loop

optimization

product

sparse-matrix

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-03-03 23:03:12

试试这个score = np.einsum("ic,ti,ct->", M, L, G)

EDIT1

顺便说一下，在您的例子中，score = np.sum(np.diag(M @ G @ L)) (在PYTHON3中，从版本3.5开始，您可以使用@操作符用于matmul函数的语义)比einsum更快(特别是在np.trace((L @ M) @ G )中，由于内存的高效使用，@hpaulj在他的注释中可能表示了这一点)。但是，对于复杂的张量产品，einsum更容易使用(使用einsum编码，我直接使用了数学表达式，而不考虑优化)。

通常，将for与numpy结合使用会导致计算速度急剧减慢(在numpy的情况下，请考虑“矢量化计算”)。

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/66465715

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